5种时间序列模型预测肺结核发病比较

作者：王迎丹; 高春洁; 王蕾^*

来源：预防医学, 2022, 34(12): 1194-1200.

DOI：10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2022.12.002

• 肺结核
• 预测
• 季节性差分自回归滑动平均模型
• Holt-Winters加法模型
• Holt-Winters乘法模型
• GM (1, 1)模型
• 线性组合预测模型

目的 比较季节性差分自回归滑动平均（SARIMA）模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM(1, 1)模型和线性组合预测模型预测肺结核发病的效果。方法 通过公共卫生科学数据中心收集2004—2018年新疆维吾尔自治区肺结核月发病数资料，采用2004年1月—2018年6月肺结核发病数分别拟合SARIMA模型、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型、GM (1, 1)模型和线性组合预测模型，预测2018年7—12月肺结核发病数；采用绝对百分比误差（APE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）比较模型拟合预测效果，根据APE、MAPE和RMSE最小原则选择最优预测模型。结果 SARIMA模型拟合预测肺结核的APE最小，为10.94%，拟合和预测阶段MAPE分别为11.01%和7.96%,RMSE分别为564和419；线性组合预测模型的APE为13.71%，拟合和预测阶段MAPE分别为12.01%和7.94%,RMSE分别为600和447;Holt-Winters加法模型的Holt-Winters乘法模型、GM (1, 1)模型的预测效果相对较差。结论 SARIMA模型和线性组合预测模型预测肺结核发病效果优于Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型和GM (1, 1)模型。

• 单位
  新疆医科大学; 公共卫生学院